Proyectos y temas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para principiantes [2022]

Proyectos y temas de PNL

El procesamiento del lenguaje natural o NLP es un componente de IA relacionado con la interacción entre el lenguaje humano y las computadoras. Cuando eres un principiante en el campo del desarrollo de software, puede ser complicado encontrar proyectos de PNL que coincidan con tus necesidades de aprendizaje. Por lo tanto, hemos recopilado algunos ejemplos para que pueda comenzar. Entonces, si eres un principiante de ML, lo mejor que puedes hacer es trabajar en algunos proyectos de NLP.

Nosotros, aquí en upGrad, creemos en un enfoque práctico ya que el conocimiento teórico por sí solo no será de ayuda en un entorno de trabajo en tiempo real. En este artículo, exploraremos algunos proyectos interesantes de PNL en los que los principiantes pueden trabajar para poner a prueba sus conocimientos. En este artículo, encontrará las mejores ideas de proyectos de PNL para que los principiantes obtengan experiencia práctica en PNL.

Pero primero, abordemos la pregunta más pertinente que debe estar al acecho en su mente: ¿por qué construir proyectos de PNL ?

Cuando se trata de carreras en desarrollo de software, es imprescindible para los aspirantes a desarrolladores trabajar en sus propios proyectos. Desarrollar proyectos del mundo real es la mejor manera de perfeccionar sus habilidades y materializar su conocimiento teórico en experiencia práctica.

La PNL se trata de analizar y representar computacionalmente el lenguaje humano. Equipa a las computadoras para que respondan usando pistas de contexto como lo haría un ser humano. Algunas aplicaciones cotidianas de PNL que nos rodean incluyen revisión ortográfica, autocompletar, filtros de correo no deseado, mensajes de texto de voz y asistentes virtuales como Alexa, Siri, etc. A medida que comience a trabajar en proyectos de PNL , no solo podrá probar sus fortalezas y debilidades. , pero también ganará exposición que puede ser inmensamente útil para impulsar su carrera.

En los últimos años, la PNL ha atraído una atención considerable en todas las industrias. Y el surgimiento de tecnologías como el reconocimiento de texto y voz, el análisis de sentimientos y las comunicaciones de máquina a persona ha inspirado varias innovaciones. La investigación sugiere que el mercado mundial de PNL alcanzará los 28.600 millones de dólares estadounidenses en valor de mercado en 2026.

Cuando se trata de crear aplicaciones de la vida real, el conocimiento de los conceptos básicos de aprendizaje automático es crucial. Sin embargo, no es imprescindible tener una formación intensiva en matemáticas o informática teórica. Con un enfoque basado en proyectos, puede desarrollar y entrenar sus modelos incluso sin credenciales técnicas. Obtenga más información sobre las aplicaciones de PNL.

Para ayudarlo en este viaje, hemos compilado una lista de ideas de proyectos de PNL , que están inspiradas en productos de software reales vendidos por empresas. Puede usar estos recursos para repasar los fundamentos de ML, comprender sus aplicaciones y adquirir nuevas habilidades durante la etapa de implementación. Cuanto más experimentes con diferentes proyectos de PNL , más conocimientos obtendrás.

Antes de sumergirnos en nuestra línea de proyectos de PNL , observemos primero la estructura explicativa.

El plan de implementación del proyecto.

Todos los proyectos incluidos en este artículo tendrán una arquitectura similar, la cual se detalla a continuación:

• Implementación de un modelo pre-entrenado
• Implementación del modelo como una API
• Conexión de la API a su aplicación principal

Este patrón se conoce como inferencia en tiempo real y aporta múltiples beneficios a su diseño de PNL. En primer lugar, descarga su aplicación principal a un servidor creado explícitamente para modelos ML. Por lo tanto, hace que el proceso de cálculo sea menos engorroso. A continuación, le permite incorporar predicciones a través de una API. Y finalmente, le permite implementar las API y automatizar toda la infraestructura mediante el uso de herramientas de código abierto, como Cortex.

Aquí hay un resumen de cómo puede implementar modelos de aprendizaje automático con Cortex:

• Escriba un script de Python para ofrecer predicciones.
• Escriba un archivo de configuración para definir su implementación.
• Ejecute 'despliegues de corteza' desde su línea de comando.

¡Ahora que le hemos dado el esquema, pasemos a nuestra lista!

Entonces, aquí hay algunos proyectos de PNL en los que los principiantes pueden trabajar:

Ideas de proyectos de PNL

Esta lista de proyectos de PNL para estudiantes es adecuada para principiantes, intermedios y expertos. Estos proyectos de PNL lo pondrán en marcha con todos los aspectos prácticos que necesita para tener éxito en su carrera.

Además, si está buscando proyectos de PNL para el último año , esta lista debería ayudarlo. Entonces, sin más preámbulos, pasemos directamente a algunos proyectos de PNL que fortalecerán su base y le permitirán subir la escalera.

Aquí hay algunas ideas de proyectos de PNL que deberían ayudarlo a dar un paso adelante en la dirección correcta.

1. Un bot de atención al cliente

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con proyectos prácticos de PNL para estudiantes es trabajar en el bot de atención al cliente. Un chatbot convencional responde consultas básicas de los clientes y solicitudes de rutina con respuestas enlatadas. Pero estos bots no pueden reconocer preguntas más matizadas. Por lo tanto, los bots de soporte ahora están equipados con inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático para superar estas limitaciones. Además de comprender y comparar las entradas de los usuarios, pueden generar respuestas a preguntas por sí mismos sin respuestas escritas previamente.

Por ejemplo, Reply.ai ha creado un bot personalizado basado en ML para brindar atención al cliente. Según la empresa, una organización promedio puede atender casi el 40 % de sus solicitudes de soporte entrantes con su herramienta. Ahora, describamos el modelo requerido para implementar un proyecto inspirado en este producto.

Puede usar DialoGPT de Microsoft, que es un modelo de generación de respuestas de diálogo entrenado previamente. Extiende los sistemas de PyTorch Transformers (de Hugging Face) y GPT-2 (de OpenAI) para devolver respuestas a las consultas de texto ingresadas. Puede ejecutar una implementación completa de DialoGPT con Cortex. Hay varios repositorios disponibles en línea para que los clone. Una vez que haya implementado la API, conéctela a su interfaz de usuario frontal y mejore la eficiencia de su servicio al cliente.

Leer: ¿Cómo hacer un chatbot en Python?

2. Un identificador de idioma

¿Has notado que Google Chrome puede detectar en qué idioma está escrita una página web? Puede hacerlo utilizando un identificador de idioma basado en un modelo de red neuronal.

Este es un excelente proyecto de PNL para principiantes. El proceso de determinar el idioma de un cuerpo de texto en particular implica hurgar en diferentes dialectos, jergas, palabras comunes entre diferentes idiomas y el uso de varios idiomas en una página. Pero con el aprendizaje automático, esta tarea se vuelve mucho más simple.

Puede construir su propio identificador de idioma con el modelo fastText de Facebook. El modelo es una extensión de la herramienta word2vec y utiliza incrustaciones de palabras para comprender un idioma. Aquí, los vectores de palabras le permiten mapear una palabra en función de su semántica; por ejemplo, al restar el vector de "masculino" del vector de "rey" y agregar el vector de "femenino", obtendrá el vector de "reina."

Una característica distintiva de fastText es que puede comprender palabras oscuras dividiéndolas en n-gramas. Cuando se le da una palabra desconocida, analiza los n-gramas más pequeños o las raíces familiares presentes dentro de ella para encontrar el significado. La implementación de fastTExt como una API es bastante sencilla, especialmente cuando puede obtener ayuda de los repositorios en línea.

3. Una función de autocompletar impulsada por ML

Autocompletar normalmente funciona a través de la búsqueda de valor clave, en la que los términos incompletos ingresados ​​por el usuario se comparan con un diccionario para sugerir posibles opciones de palabras. Esta función se puede mejorar con el aprendizaje automático al predecir las siguientes palabras o frases en su mensaje.

Aquí, el modelo se entrenará con las entradas del usuario en lugar de hacer referencia a un diccionario estático. Un buen ejemplo de un autocompletado basado en ML es la opción 'Respuesta inteligente' de Gmail, que genera respuestas relevantes a sus correos electrónicos. Ahora, veamos cómo puede crear una característica de este tipo.

Para este proyecto, puede utilizar el modelo de lenguaje RoBERTa. Se introdujo en Facebook mejorando la técnica BERT de Google. Su metodología de entrenamiento y poder de cómputo superan a otros modelos en muchas métricas de PNL.

Para recibir su predicción con este modelo, primero debe cargar un RoBERTa previamente entrenado a través de PyTorch Hub. Luego, use el método incorporado de fill_mask(), que le permitirá pasar una cadena y guiar su dirección hacia donde Roberta predeciría la siguiente palabra o frase. Después de esto, puede implementar RoBERTa como una API y escribir una función de front-end para consultar su modelo con la entrada del usuario. Mencionar proyectos de PNL puede ayudar a que tu currículum se vea mucho más interesante que otros.

4. Un generador de texto predictivo

Este es uno de los proyectos interesantes de PNL. ¿Alguna vez has oído hablar del juego AI Dungeon 2? Es un ejemplo clásico de un juego de aventuras de texto creado con el modelo de predicción GPT-2. El juego se basa en un archivo de ficción interactiva y demuestra las maravillas del texto generado automáticamente al crear historias abiertas. Aunque el aprendizaje automático en el área del desarrollo de juegos aún se encuentra en una etapa incipiente, está configurado para transformar las experiencias en un futuro cercano. Aprenda cómo se desempeña Python en el desarrollo de juegos.

DeepTabNine sirve como otro ejemplo de texto generado automáticamente. Es un autocompletado de codificación impulsado por ML para una variedad de lenguajes de programación. Puede instalarlo como un complemento para usar dentro de su IDE y beneficiarse de sugerencias de código rápidas y precisas. Veamos cómo puedes crear tu propia versión de esta herramienta de PNL.

Debe optar por el modelo GPT-2 de Open AI para este proyecto. Es particularmente fácil implementar un modelo pre-entrenado completo e interactuar con él posteriormente. Puede consultar los tutoriales en línea para implementarlo utilizando la plataforma Cortex. ¡Y esta es la idea perfecta para tu próximo proyecto de PNL!

Leer: Ideas de proyectos de aprendizaje automático

5. Un monitor de medios

Una de las mejores ideas para comenzar a experimentar con proyectos prácticos de PNL para estudiantes es trabajar en el monitor de medios. En el entorno empresarial moderno, la opinión de los usuarios es un denominador crucial del éxito de su marca. Los clientes pueden compartir abiertamente cómo se sienten acerca de sus productos en las redes sociales y otras plataformas digitales. Por lo tanto, las empresas de hoy quieren realizar un seguimiento de las menciones en línea de su marca. El impulso más significativo para estos esfuerzos de monitoreo proviene del uso del aprendizaje automático.

Por ejemplo, la plataforma de análisis Keyhole puede filtrar todas las publicaciones en su flujo de redes sociales y brindarle una línea de tiempo de sentimiento que muestra la opinión positiva, neutral o negativa. Del mismo modo, un tamiz respaldado por ML a través de sitios de noticias. Tomemos el caso del sector financiero donde las organizaciones pueden aplicar NLP para medir el sentimiento sobre su empresa a partir de fuentes de noticias digitales.

Tales análisis de medios también pueden mejorar el servicio al cliente. Por ejemplo, los proveedores de servicios financieros pueden monitorear y obtener información de noticias relevantes (como derrames de petróleo) para ayudar a los clientes que tienen participaciones en esa industria.

Puede seguir estos pasos para ejecutar un proyecto sobre este tema:

• Utilice el marco SequenceTagger de la biblioteca Flair. (Flair es un repositorio de código abierto basado en PyTorch que se destaca en el manejo de problemas de reconocimiento de entidades con nombre).
• Utilice la API Predictor de Cortex para implementar Flair.

Actualmente estamos experimentando un aumento exponencial de datos de Internet, dispositivos personales y redes sociales. Y con la creciente necesidad comercial de aprovechar el valor de estos datos en gran parte no estructurados, el uso de instrumentos NLP dominará la industria en los próximos años.

Dichos desarrollos también impulsarán el impulso de las innovaciones y los avances, que afectarán no solo a los grandes jugadores, sino que también influirán en las pequeñas empresas para que introduzcan soluciones alternativas.

Lea también: Ideas y temas de proyectos de IA para principiantes

Conclusión

En este artículo, cubrimos algunos proyectos de NLP que lo ayudarán a implementar modelos ML con desarrollo de software de conocimiento rudimentario. También discutimos la aplicabilidad y funcionalidad de estos productos en el mundo real. Por lo tanto, utilice estos temas como puntos de referencia para perfeccionar sus habilidades prácticas e impulsar su carrera y negocio.

Solo trabajando con herramientas y práctica puedes entender cómo funcionan las infraestructuras en la realidad. ¡Ahora adelante y ponga a prueba todo el conocimiento que ha reunido a través de nuestra guía de proyectos de PNL para construir sus propios proyectos de PNL!

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